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World File Search System波浪周期
基于光滑粒子流体动力学的顶置式俯仰减振器能量转换特性研究
顶部安装的俯仰点吸收器是最有前途的波浪能转换器之一，因为它可以轻松地连接到现有的海上结构上。然而，由于强烈的非线性流体动力学行为，很难准确预测其能量转换性能。本文使用光滑粒子流体动力学 (SPH) 来解决这种波结构相互作用问题。首先根据从楔形入水实验中获得的自由表面变形测量值来验证 SPH 方法。规则波与固定和自由俯仰设备相互作用的 SPH 模拟与测量数据高度吻合，为预测功率转换性能提供了信心。吸收功率和捕获宽度比随着波浪周期表现出单峰行为。在此分布中的峰值功率的波浪周期随着 PTO 阻尼而增加。根据观察到的设备尺度的缩放行为，最佳阻尼的较大尺寸设备能够有效吸收较长波长的入射波的能量。在有限深水中，较大器件相对于较小器件实现了更高的效率，其在2πh/λ=1.1时的峰值效率为选址提供了参考。
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使用液压驱动旋转测力计和双向高功率直流电源进行波浪能动力输出验证：预印本
摘要——许多组织致力于将波浪能转换器技术商业化，并通过技术就绪水平推进其设计。在现场部署原型波浪能转换器之前，一个关键步骤是通过实验室测试和性能表征来验证波浪能转换器中包含的子系统和组件。2021 年，美国国家可再生能源实验室 (NREL) 开发并演示了一种系统，用于在现场部署之前使用低速、高扭矩测力计和并网高功率直流电源和接收器测试动力输出装置 (PTO)。液压测力计可以模拟波浪运动引起的 PTO 驱动，并且能够适应各种波浪周期和高度，这些波浪周期和高度由测力计的各种速度和扭矩表示。大功率双向电源允许对波浪能转换器电力电子设备进行硬件在环和控制器在环测试。本文介绍了 NREL 研究人员在现场部署之前测试新型波浪能转换器 PTO 中所有组件和子系统所使用的方法。
人工智能用于海浪气候预测
用于海浪气候预测的人工智能 提出了一种新颖的人工智能 (AI) 模型，用于研究气候变化背景下的未来沿海海洋气候。该模型集成了统计分析、蒙特卡罗模拟和人工神经网络 (ANN)，以预测和缩小未来的海浪气候。AI 模型展现出令人难以置信的潜力，它们在海洋和海岸工程中的应用具有巨大的优势。在本研究中，我们将统计方法与 AI 技术相结合，开发了一个模型，可以研究未来的海浪气候和海浪向海岸的传播。我们采用概率方法，特别是蒙特卡罗模拟，来生成合成数据序列。使用 ANN 可以以最小的计算成本处理大型数据集，而蒙特卡罗模拟则可以在区域层面生成未来的气候变化预测。本文的目的是利用这两种方法的优势：概率技术的数据生成能力和 AI 技术的广泛数据分析能力。这些方法的结合产生了一个高度精确（MSE 为 0.02 米和 1 秒）且计算效率高的混合模型，用于预测考虑气候变化的沿海海洋气候。这种新方法已在西地中海，特别是瓦伦西亚地区得到验证和应用，适用于长期情况和极端事件。结果表明，到 2050 年，极端海浪事件的波高将增加 1.5 米，波浪周期将增加 1.8 秒。